conda安装jupyter的方法及jupyter notebook在线交互编辑器的打开方法

本文介绍了如何使用conda安装Jupyter Notebook,包括anaconda环境变量配置步骤和两种打开Jupyter Notebook的方法,同时提供了快捷启动Jupyter Notebook的命令。

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anaconda环境变量配置:

找到anaconda的nanvigator,右键点击打开文件位置,点击conda右键找到文件位置
把下面三个路径复制到系统变量path中

C:\ProgramData\Anaconda3
C:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts

系统变量路径查找:
打开“我的电脑”——空白处点击右键选择“属性”——点击“高级系统设置”
——在弹出的对话框中点击“环境变量”——在用户变量下面的"path"路径即要找的路径
——选中“Path”点击“编辑”——点击新弹出的窗口中的“新建”——将那三个路径
依次放入即可

打开jupyter notebook的方法1:

Anaconda3安装好后,下面就有Spyder和Jupyter notebook,spyder可以直接打开用,打开Jupyter notebook,可以看到里面有两个网址,在浏览器中输入任何一个进入就可以了
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

打开后的界面是这样的:
在这里插入图片描述
点击上面的new,就可以编写自己的代码了,跑出的结果要及时保存下来,否在可能下次再进

### 远程服务器上使用 Conda 安装 Jupyter Notebook 要在远程服务器上通过 Conda 安装并配置 Jupyter Notebook,以下是详细的说明: #### 创建虚拟环境 创建一个新的 Conda 虚拟环境,并指定 Python 版本为 3.10: ```bash % conda create --name jupyter_env python=3.10 ``` 激活该虚拟环境以便后续操作: ```bash % conda activate jupyter_env ``` #### 安装 Jupyter Notebook 在已激活的环境中安装 Jupyter Notebook 及其依赖项: ```bash % conda install -c conda-forge jupyter ``` #### 配置 Jupyter Notebook 为了支持远程访问,需要生成默认配置文件并通过编辑实现自定义设置。 1. **生成配置文件** 使用以下命令生成 `jupyter_notebook_config.py` 文件: ```bash % jupyter notebook --generate-config ``` 2. **修改配置文件** 编辑生成的配置文件路径通常位于用户的主目录下 `.jupyter/` 中。可以通过以下命令打开文件进行编辑: ```bash % vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ``` 修改或添加以下参数以允许远程连接[^1]: ```python c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0' # 绑定所有网络接口 c.NotebookApp.port = 8888 # 设置监听端口,默认为8888 c.NotebookApp.open_browser = False # 不自动打开浏览器 c.NotebookApp.allow_remote_access = True # 允许远程访问 ``` 3. **设置密码保护** 为了避免未经授权的访问,建议为 Jupyter Notebook 设置密码: ```bash % jupyter server password ``` 输入两次密码后会将其哈希值存储到配置文件中。 4. **启动服务** 启动 Jupyter Notebook 并使其运行于后台模式(可选)。如果希望保持交互式控制台,则直接输入以下命令即可: ```bash % jupyter notebook ``` 或者以后台进程形式运行: ```bash nohup jupyter notebook &> ~/jupyter.log & ``` #### 添加额外功能与插件 为了让用户体验更佳,还可以考虑增加一些实用工具如代码提示器 Hinterland 和其他扩展组件[^3]: - **Hinterland 自动补全** 它提供了基础级别的代码补全能力。 - **Nbextensions 扩展包** 提供多种增强特性来改善笔记本界面的功能性和美观度。 - 卸载旧版本 (若有) : ```bash pip uninstall jupyter_contrib_nbextensions pip uninstall jupyter_nbextensions_configurator ``` - 新版安装流程: ```bash pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --user pip install jupyter_nbextensions_configurator ``` #### 处理多核环境下的 Kernel 支持 当存在多个独立开发框架时(比如 TensorFlow, PyTorch),可能需要用到不同的 Python 解释器实例作为单独 Kernels 来区分它们的工作空间[^3]。 例如对于名为 `tensorflow` 的特定 env ,按照下面步骤完成关联工作: 1. 切换至目标 Env 下面去; ```bash conda activate tensorflow ``` 2. 安装必要软件包; ```bash conda install ipykernel ``` 3. 注册新的 kernel ; ```bash ipython kernel install --user --name=tensorflow ``` 最后可通过列表查看现有可用 kernels 是否成功加入进来: ```bash jupyter kernelspec list ``` --- ### 注意事项 确保防火墙规则开放了所使用的端口号;另外SSH隧道可能是另一种安全传输数据的方法之一,在本地机器建立转发链接之后再浏览网页地址就能正常加载页面内容而无需暴露公网IP给所有人可见的情况发生。
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